これで実行してみてください。すれば、0〜1の間の値を持った画像が作成されます。1は、すべてに共通する領域です。割り算をしなければ、純粋に足し算になりますので、たとえば15人でしたら、15:15人すべてに共通する領域14:14人に共通する領域という感じになります。14:10根本先生ご教授していただきまして誠にありがとうございます。私の行いたいと思っていたことに合致した手法です。ありがとうございます。Toolboxを用いようと思うのですが、それ以外の方法で何か良いものがありましたら、ご教授していただけないでしょうか。できたらですが、SPMに搭載されたNeuromorphometricsのように座標がどのくらいの確率でどの領域であるかということやクラスタのうち何%がどの領域であるか調べることができれば幸いです。申し訳ないですが、何卒宜しくお願い致します。簡便に名前を知る方法は、CheckRegを使われたらいいと思います。CheckRegで関心領域画像を開きます。解剖学的名称を知りたいところにマウスをもっていき、クリックしたら、そこに解剖学的名称があらわられます。この方法では、確率までは出てこないです。お返事ありがとうございます。解剖学的名称がわかるだけでもとても助かります。確率や割合が調べられる方法があるか、自分の方でもさらに調べてみますので、何か見つかりましたらご報告いたします。いつも、先生に教えていただけて、楽しく脳画像解析を行えており、感謝の念に堪えません。今後とも何卒宜しくお願い致します。toolboxを用いて病変マスクを作成しました。このマスク画像を用いて病変が解剖学的にどのように広がっているか、また、同様の病変部位の患者群で病変重複マップを作成することなどを考えたのですが、具体的にどのように行なったら良いか、文献をあたってみたのですが、方法が詳細に書かれているものがありませんでした。何か、良い方法がありましたら、ご教授していただけないでしょうか。お忙しいところ大変恐縮ですが宜しくお願い致します。22:59瀬尾先生すみません、ご質問からだけですと、何をどうしたいのかがいまいち見えません。どのようなことをしたいのかをもう少し具体的に教えていただけませんか。現在、先生に教えていただいた手法を用いて1対多数の解析を行っております。探索的に解析を行い、求められた部位の実際の容積も低下しているのですが、多重比較補正を行いますと、残されるボクセルが0になってしまいます。これは、患者群が1症例であるため、偽陽性となりやすいため、強い補正がかけられているという認識でよろしいのでしょうか。統計処理に対して理解していないところが多く、漠然とした質問で申し訳ございません。論文化するにあたり、今回のように探索的におこない、実際の容積を評価していれば、多重比較補正をしていなくても大丈夫でしょうか。14:47探索的にいくのであれば、まずは、多重比較補正なしで見られてはいかがでしょうか。容積を評価するのであれば、多重比較の問題はなくなってくると思います。17:58根本先生ご教授していただきありがとうございます。多重比較補正無しで探索的な解析を行ってみます。容積の求める方法について教えていただきたいことがあるのですが、よろしいでしょうか。PickAtlasを使用した方法で元画像の容積を求めようとしているのですが、その方法時に使用する画像は元画像または、DARTEL後の画像どちらを用いるのでしょうか。PickAtlasで作成したマスクと位置があわないような気がし、DARTEL後の画像を用いますと解剖学的標準化後の画像なので、全症例での体積がすべて同じになってしまう気もします。何度も何度も質問してしまいまして、大変恐縮ですが、ご教授してくださると幸いです。“modulation”がキーワードになります。標準化した後に、modulationをした画像は、元画像の容積値が反映されます。modulation後の画像に対して、関心領域内の値を取り出せば、それは容積となります。よろしかったら、すぐできるVBMのモジュレーションの説明のところを再度確認していただけたらと思います。fieldを用いて逆変換し、被験者の空間に持っていくというやりかたもありますが、まずは、modulation画像を使うということでよいのではないでしょうか。23:55根本先生ご教授してくださりましてありがとうございます。先生の著作のmodulationの箇所を拝見し理解することができました。求めたかった容積を求めることができました。ありがとうございます。1患者においてなのですが、年齢によって容積が低下するとSPMでの探索的解析で見られた部分が逆に容積が増加していました。患者の容積が増加したと出てしまった期間は1年間で増加量もわずかなのですが。そこで、freesurferによる解析も行ってみようと思いまして、以前、先生のHPでの解析を参考にインストール、求めたい画像のrecon-allを行っていたので、それを確認しようとしてfreeviewにsegmentationされたaseg.mgzや他のfileを出力するまでは至ったのですが、どこの部分にsegmentationされた部位の容積が表示されるのかわかりませんでした。度重なる質問で大変恐縮なのですが、ご教授していただけないでしょうか。filesをご覧ください。ここに先生が必要とする情報があるかと思います。00:22根本先生ご教授してくださりましてありがとうございます。先生に教えていただいた箇所を読むことで、segmentation後の各部位の容積を求めることができました。ありがとうございます。CLIでの操作に慣れていないので、色々難航することも多いですが、先生がご紹介して下ったLin4Neuroでの操作でCLIを学びながら今後も脳画像解析を頑張っていきたいと思います。いつもいつもご教授してくださり、助けてくださり、誠にありがとうございます。これからもどうかよろしくお願いいたします。17:56先ほどの質問で匿名表記になってしまいまして申し訳在りません。追加の質問なのですが、共変量として年齢を入れるのであれば、正常群の年齢を厳密に合わせるよりも、正常群のnを増やした方が良いのでしょうか。具体的に今の行なっている解析ですと、患者年齢が63〜73歳までのデータがありまして、それに対しての正常群を作ろうとすると、63〜73歳までですと70例くらいの群、60〜80歳までですと、100例くらいの群ができます。正常群の内容をまだ詳細に出せていないため、情報数の乏しい質問で大変申し訳在りません。すみませんが何かご教授していただけたら幸いです。20:15変化が見えるかどうかは、平均と標準偏差によるところが大きいです。健常者標準偏差ですよね。健常者の標準偏差が小さい方が、Z-scoreが大きくなります。正常群のnを増やす目的のひとつは、標準偏差を正しく求めることにあります。一定以上増えると、平均と標準偏差は一定のところに落ち着くので、そこまで効果はないと思います。年齢幅を広げると、標準偏差は大きい方向に振れると思いますので、結果は出にくくなります。私だったら、63-73で70例をとると思います。22:08根本先生さっそくのお返事ありがとうございます。先生がご教授してくださったように、まず、正常群を63〜70歳で作成し、探索的な解析を行い、探索後にfreesurfer等で実際の容積を求め、統計処理を行おうと思います。統計処理なのですが、実際の容積においても、正常群の平均値等との比較だけでなく、再度、検定を行うのが望ましいと思いますが、その場合は1対多数の解析をSPMで行なった場合と合わせるようにtwo-sample-t-testで分散を等しいと仮定し検定を行うので良いでしょうか。統計初学者でして色々と不理解なところも多く、実際の容積の統計処理の方法でこういった方法が良いというものがありましたら、教えていただけると幸いです。22:13瀬尾先生FreeSurferでなくても、VBMでも普通に容積は求められるので、そちらでも大丈夫かと思います。縦断データの解析の場合、1例ですと、統計にはのらないので、純粋に、容積値の変化を表なりグラフで示すしかないと思います。記述統計でいくということですね。(何をどのように説明したいかによって変わってくると思うので、この質問に対する一般的な答えは難しいかなと思います。18:15根本先生ご教授してくださりありがとうございます。容積値の変化をグラフなどでまとめてみようと思います。PickAtlasを使用した方法で求めようと思います。いつも、色々と教えてくださりまして、誠にありがとうございます。今後ともどうかよろしくお願いいたします。現在、1対多数での解析を行っております。具体的には1例の患者の数年にかけての画像データがあるため、正常群と比べどのうように脳が変化して行くかを観察しようと試みています。全ての時期患者データの解析で、同一の正常群を用いても、年齢を共変量として入れておけば、年齢による変化を除外したと考えよろしいのでしょうか。今、いろいろ考えていますが...。探索的に見るのであればそれでいいのではないでしょうか。その際に、ノーマルに使う人たちは、その見たい年齢層を全部含んでいた方がいいですよね。関心領域を決めて、そこの容積を直接求めて統計解析をした方がいいような気がします。15:27根本先生いつも。前処理について教えていただきたいことがありまして、質問させていただきました。Dartelより前の前処理までは個々の画像の処理は個別に行われており、個々の作業間に相互作用はないと考えてよろしいのでしょうか。そのため、他の症例で使用した正常群のDartel前までの処理が終了した画像を他の症例で再度用いても良いのでしょうか。解析時間の効率化を考えた場合、それが可能であれば望ましいと思い質問させていただきました。19:11瀬尾先生はい、問題ありません。ひとつ気をつけていただきたいのが、同じバージョン、同じリビジョンのSPMで前処理を行なったかどうかです。SPM12でも、リビジョンが違うとSegmentationの結果に違いが出ることがあります。Segmentationを行う際には、どのリビジョンで行なったかを記載しておくと後々便利かと思います。22:04根本先生さっそくのお返事ありがとうございます。先生に教えていただいたようにリビジョンの記載を行うようにしました。いつも、色々と教えていただきまして誠にありがとうございます。今後とも宜しくお願い致します。12:47根本先生HPをよく参照させていただいています。千葉大学の栗本と申します。「すぐできるVBM」を購入し、VBM解析を始めたところです。非常に初歩的な質問で、大変恐縮なのですが、DARTELでのテンプレートの作成は、やはり被験者一例ごとに全例やっていくべきなのでしょうか(似通った背景を持つ選択された集団においても)?もし教えていただけたら幸いです。13:49栗本先生ご質問ですが、もともと被験者が100人いて、その100人でテンプレートを作成したとします。被験者の追加があって、あらたに105人になったとします。いう質問と理解してよろしいでしょうか。100人のテンプレートを使っていただいてもらうで大丈夫だと思います。新規被験者がもともとあった被験者集団に近いのであれば、問題ないと思います。実際、私は、ある研究で、1800人の日本人のMRIからテンプレートを作成しました。そこに追加になった被験者は、すべてそのテンプレートで解析をしています。テンプレートが変わると値も変わりますので、十分多い人数なので、それでよしと判断しています。19:11根本先生ご教授、誠にありがとうございます。私の拙い質問の意図をくみ取って頂いて、本当にありがたく思っています。そんな中で、また質問になってしまうのですが、何人程度なら、被験者集団に近いテンプレートを作成する、という目的を満たしたと考えてよいでしょうか。目安等があれば教えていただけたら大変ありがたいです。私が扱っているサンプル集団は、現在30人程度の規模ですが、今後増えていく可能性もありまして。先生の著書によると、DARTELのテンプレート作成には、かなり時間がかかるとのことでしたので、いつのタイミングでやるべきか迷っています。テンプレートを作成した時の集団の規模と追加されていく人数、の割合にもよるのだろう、と推測はしておりますが。メモリ8GBの環境で、上記の規模の集団のテンプレートを作成するのはどれくらいの時間がかかるものなのか、目安があれば、教えていただければ幸いです。お忙しいところ、重ね重ね申し訳ありません。いう質問に関してですが、できたら100人はほしいところです。100人こえるとパラメトリックに近くなりますので、被験者集団の分布が大きく外れることがなくなるわけですよね。ご自身の研究サンプルが30例ほどであるならば、その30例でやっていいと思います。8GBで30人ぐらいでしたら、おそらく、Template作成自体は1例あたりの計算が10分程度と見積もって、300分ですから、5−6時間程度じゃないかと予想します。以上、よろしくお願いします。22:08この度は、誠にありがとうございました。